特大气象干旱事件是一类具有大范围、长历时、高强度特点的灾害性事件，近七十年给我国带来较大的社会经济影响。尽管前人对这些事件的时空特征和机理已有一定研究，但仍有两个重要问题亟待解决：一是干旱领域尚缺一套长时间跨度且能精准刻画复杂时空变化的事件集；二是对于它们的复杂空间演进特征和温度极值多样性缺乏系统性的定量认识。
本研究中的特大气象干旱事件具有高强度、大范围、长历时三个要点。本研究借助高密点簇聚类算法（3D DBSCAN）进行事件体识别，它需要同时满足如下三个条件：①高强度。3D DBSCAN算法仅对标准化降水距平指数小于-1.5的受旱离散格点进行点簇聚类。②大范围。识别的干旱点簇在我国的影响面积需要超过2×105km2。③长历时。对我国影响面积达到1×105km2的干旱点簇，其累计影响天数需要超过60天。
本研究中生产这套特大气象干旱事件集有两个显著特征：①事件识别方法充分考虑了复杂时空演变。特大气象干旱事件不仅强度大、历时长、影响范围广，而且往往还具有时空运动多变、季节跨度大、强度变率高等复杂特征。依靠这套精准识别干旱信号的事件集，不仅能够精准识别西南地区2019年春夏秋连旱的干旱中心位于云南边境地区，也能精确捕捉到2011年冬春夏秋华北-长江中下游-西南跨区域特大干旱事件发生期间东海上空出现的降水负异常，还能有效重现我国西南地区2009-2010年秋冬春特大干旱被短时强降水迅速缓解的过程。②综合利用多种历史文献进行事件验证。本研究在事件识别的基础上，参考了《20世纪中国水旱灾害警示录》、《中国重大干旱事件分析（1961-2020年）》、《中国气象干旱图集（1956-2009年）》、《中国历史干旱（1949-2000年）》等四本专著及部分历史新闻资料，对该算法识别出的干旱事件进行逐场校核、比对，结果表明：识别出的干旱事件与历史事实相符，可靠性高。总之，这套特大气象干旱事件集，既是致旱机理诊断的可靠基础，也为干旱预测模型的构建提供了完备的训练样本。
图1 我国特大气象干旱事件集（1949—2023）列表
进一步地，通过累积质心移动距离AccDis和局地发展比率LCR两个指标，定量识别并分析了干旱空间演进模式（即准静止/传播型），并充分考虑它们在沿海/内陆类型、纬度带分布上的差异。一方面，气象干旱的“沿海/内陆”类型划分的必要性源自致旱机理的地理差异。内陆型气象干旱发展与陆气耦合反馈作用有关，而沿海型气象干旱则有所不同。以我国为例，沿海型气象干旱既可以受到暖池激发的遥相关波列影响（如2013年江南伏旱期间的西太副高增强与西太暖池海温偏高导致的负EAP/PJ遥相关型增强有关），也可以受到临近海域海洋热浪的影响（如2022年长江全域伏秋热旱也与东海海洋热浪事件有关）。另一方面，认识三维干旱事件的空间演进模式（即准静止/传播型），是后续机理诊断与预报技巧分类分析的重要基础。我们在研究中发现，特大气象干旱事件既可以在局地出现准静止式生消（如华北1977年冬春旱），也可以出现空间传播（如2010/2011年冬春夏秋华北-长江中下游-西南跨区域干旱）。虽然以往研究分析过干旱事件的空间传播特征，但较少对上述两种特征进行定量识别。由此，本研究借助课题组先前提出的两个度量指标（局地发展比率LCR和质心累积移动距离AccDis），对我国历史特大气象干旱事件的空间传播特征进行定量分析，为揭示干旱空间传播的多波列调制作用提供分析基础。
特别地，特大气象干旱的“温度极值多样性”，也是本研究关注的重要内容。我们的前期研究发现，全球气象干旱事件中，高温热浪型只占约40%，正常温度波动型、偏冷型约占30%和10%。“复合型高温干旱”是温度异常特征中占比最高的类别。然而，为了全面认识干旱同期的温度极值多样性，本研究利用三维格点温度异常加权累积指数，对我国特大气象干旱事件的温度极值特征进行定量描述，系统考察了我国特大气象干旱事件演变过程中的温度异常多样性。研究表明，在我国30°N以南和40°N以北地区，复合型高温干旱事件从上世纪90年代以来即呈增加趋势。在过去的70年里，2022年长江全域夏秋旱是最为典型的高温干旱，而1983/84年华北冬春旱则是典型的偏冷型干旱事件。
图2 我国特大气象干旱事件类型划分
本研究第一作者刘臻晨是复旦大学博士后，现任河海大学水文水资源学院副研究员，通讯作者为复旦大学大气与海洋科学系周文教授，我系2023级硕士生汪鑫同学为第三作者。本研究受国家重点研发计划专项(编号: 2022YFC3002801)、国家自然科学青年基金(批准号: 42205191)、国家自然科学基金(批准号: 42192563, 42120104001)的共同资助。
论文信息：
Liu, Z. C., W. Zhou, and X. Wang, 2024: Extreme meteorological drought events over China (1951–2022): Migration pattern, diversity of temperature extremes, and decadal variations. Adv. Atmos. Sci., 41(12), 2313−2336, https://doi.org/10.1007/s00376-024-4004-2.
